Life tune

古田氏は、現在千葉工業大学　未来ロボット技術研究センターの所長であり
本書は古田氏の半生を綴った本である。

千葉工業大学　未来ロボット技術研究センター（fuRo）
http://www.furo.org/

は、千葉工業大学内部にありながら、国でも企業でも大学でもないという一風変わった研究機関である。

ロボットに興味があるかたなら
モルフ、ハルキゲニアやハルク�Uなどご存知のロボットもあるかもしれない。

古田氏は14歳の時に難病にかかり
「余命8年、運が良くても一生車椅子」と宣告される。

そして、自分の死に直面したとき
「いつか」ロボットを作りたいという夢は

「今を全力」で生き抜いてつかむ夢になった。

そして、奇跡的に回復した古田氏は、入院中に考えた「車椅子ロボット」を実現するため
ロボット研究に没頭する。


「この世に生きた証をロボット技術で残すため」

「幸福な技術で社会を変えるため」


夢に向かって進む中で、古田氏には様々な出会いがある、まさに運命的な。

本書を読むと、古田氏と様々な人との出会いによる変化に胸が熱くなる。


本書は、
「人生を懸けて何がしたい？」と問いかけ
「挫折はあきらめた瞬間に訪れる」と励ましてくれる。

そして古田氏らfuRoは、今この瞬間も夢に向かって前進している。

■［招待公演］日常生活データベースを作る地域社会システムとその活用に基づく見守りシステム　西田氏（産総研）

・子供の見守り（事故予防）について
　WHOレポートによれば、１歳〜１９歳の死亡要因１位は「不慮の事故」
　見守りの効果は科学的に検証されていない
　何が見守りなのか定義もあいまい

　→研究ツールが必要

・事故予防は「経済問題」
　アメリカでは年間の事故による損失額は８０兆円

　投資額に対する経済損失の例
　　煙感知器　　　　６５倍
　　チャイルドシート ２９倍
　ヘルメット ２９倍　

・事故予防は「科学技術問題」
　精神論的から科学的に

・事故予防は「社会システム問題」
　安全知識循環型の社会の実現
　【キッズデザインの輪】
　http://www.kd-wa-meti.com/

・事故・障害情報を集める技術
　事故・障害サーベイランス技術

・身体地図情報BIS
　怪我をしやすい場所を可視化

　Ex.子供の自転車事故はかかとが多い　→　車輪への巻き込み　→　巻き込み防止をつければ回避できる
　虐待と事故の識別（怪我の箇所から）

　「日本のものづくりブランドをUPする情報提供が可能となる」

・事故制御技術
　怪我の程度をデザイン
　　頻度が高く重症＝廃止
　　頻度が低く重症＝保険戦略
　　頻度が高く軽症＝マネジメント
　　頻度が低く軽症＝受容

・事故予防には「社会心理学的アプローチ」も必要
　リスクコミュニケーション

　Ex.親が洗濯機の上に子供を乗せたことによる転落事故は多い
　　　親の意識改善が必要

　リスクを示すシミュレーションを示す

・画像処理技術とデータベースの融合
　公園内の子供の動きからヒヤリ・ハットを推定
　公園遊具当のリスク管理

■安全見守りシステムにおけるプライバシー保護手法　厚田氏（筑波大）
・子供を見守るウェアラブルデバイス
　加速度
　心拍
　音

・ただし「音」をとることはプライバシーの問題がある

・差分マイクロホン（二つのマイクの信号差分）
　音は距離の２乗で減衰することから、近距離（装着者）の音声のみを強調できる

・異常時は非差分マイク（シングルマイク）
　周囲の状況を音で把握

２０１０年１０月８日　CEATECと併催された音声研究会に参加してきましてので記録メモ

音声研究会
http://www.ieice.org/iss/sp/jpn/


■監視マイクロホンのための多段GMMを用いた異常音検出手法　伊藤氏（東北大）

現在主流の監視カメラに対して、音を用いた「監視マイクロホン」を提案

画像と音を比較すると、以下のメリット・デメリットがある。
【画像】
・すでに普及している
・監視は容易だが、異常検出が困難
・処理が重い
【音】
・画像の補完的用途
・新規にマイクロホンの設置が必要
・処理が軽い

本発表では、不特定な異常音を検出するため、日常的な音から逸脱する音を異常と定義し、日常音を学習している。

手法はGMMをカスケード接続した、多段GMMを用いているが、
学習データに用いる日常音は、そのほとんどが無音であり、尤度最大化によって無音部分を学習するからだという。

特徴量はMFCC１６次元＋対数パワーの６フレームを　KL（主成分分析）展開で１７次元に圧縮

GMMは２〜２５６で評価をしているが、実際の結果は最小で２多くて８から１６とのこと。

認識結果の評価は誤検出のみで、検出もれは評価されていない。


■［招待公演］情報アクセシビリティの過去・現在・未来　浅川氏（日本IBM）
・情報アクセシビリティ
　アクセシビリティから始まった技術は多い。（電話、キーボード、文字認識、音声認識など）

・デジタル点訳システム
　コンサイス英和1巻を点訳すると百科事典サイズの点字文書100巻に相当する。
　ノートPCにすれば、１台。デジタル化は大きな利点がある。

・IBM音声合成
　何かの文章にカスタマイズされた音声は、様々な文章を読み上げるリーダには不向きである。
　現在の技術であっても、パラメータを弄り倒せば、素晴らしい音声が出せる。近い将来自然な合成ができるはず。　

・視覚障がい者の音声認知能力：2倍速音声で80％程度

・アクセシビリティに関する世界の法的ガイドライン
　W3Cなど
　法令によって決められたルールに従うだけでは、ユーザにとって十分なものとはなりえない。

・アクセシビリティの向上
　音声ブラウザの見出しジャンプ　
　見出し情報がなければ、アクセスできない。
　アクセスできないページをソーシャルネットワークに投げることで、ボランティアの人たちが修正してくれる。
　アクセシビリティの情報自体は凄く簡単（タグ情報のみ）
　修正しやすいように、何が問題なのかをビジュアライズする技術を開発。
　
・音声によるAR技術
　ささやきインタフェース（券売機などで、使い方をささやいてくれる　など）

　ITは「自動解析」「異常データの検出」が得意
　人間の知性は、「より深い分析」が出来る

　高齢者の知識を生かした社会参加（EX.古い文献のテキスト化、ITを使った在宅ワーク）
　元気なまま９０歳になる高齢者は１０％
　８０歳まで元気な高齢者は７０％

　この「元気高齢者」を支えることが重要（支えることとは、やりがいをあたえることもその一つ）　

・世界の障害者は６億５０００万人
　　　　　高齢者は５億　６００万人
　　　　非識字者は７億７０００万人

キーワードは「誰もが能力を発揮できる社会をめざして」